基于随机游走的专利预警模型研究

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知识产权的保护影响科研人员的创造力和企业的研发动力,在新时代经济背景之下,知识产权的保护是创新的重要驱动力和法律保障。专利侵权预警是知识产权保护的重要手段,也是科技型企业赖以生存的重要依靠,在实际生产经营活动中保护科技型企业直接和间接的经济利益和合法收益。近年来,随着专利申请量的爆发式增长,在专利保护机制尚未完善的背景下,产生了大量的关于科技型企业的专利诉讼案件。大量的专利侵权诉讼案件数据为挖掘、分析专利侵权行为模式,发现专利侵权的风险提供了基础。在此背景下,大量的学者展开相关研究,但是目前的研究并没有结合结构化信息和非结构化信息,同时也不能妥善的处理样本不均衡问题。
  基于以上问题,本文利用随机游走的相关思想构建了专利预警模型RERANK,并通过融入专利的结构化和非结构化的特征信息提高预测准确率,并对比分析了类神经网络和回归模型的性能。实验结果表明,融入了专利特征信息的RERANK模型可以取得更好的预警效果,能够灵活地适应科技型企业的战略布局,从而有效地实现专利侵权预警的功能。
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